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基于Graph模型的海量用电数据并行聚类分析
【作者】陶鹏 张洋瑞 李梦宇 李杰琳
【关键词】 用电数据分析 大数据 聚类 GRAPH 云计算
【摘要】随着智能电网建设的不断深入,在配用电环节收集的监测数据越来越多,逐渐构成智能电网用户侧大数据。传统数据分析模式已经无法满足性能需求,迫切需要新的存储和数据分析模式来应对。提出基于阿里云大数据分析平台MaxCompute的海量用电数据聚类分析方法,该方法充分考虑用电数据的特点,设计基于多级分区表的用电数据存储模式,采用三相电压、三相电流、三相功率因数等建立多维数据特征,应用MaxCompute Graph框架设计实现高效的海量用电数据的聚类划分算法。实验结果表明,所设计的存储模式可有效提升用电数据的检索效率;通过对不同用电类型的用户进行聚类划分,聚类准确率达到88%,验证了聚类划分的有效性和高性能。
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